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對于AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響的總結(jié)

mK5P_AItists ? 2017-12-25 10:31 ? 次閱讀
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人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)亞馬遜 Alexa 等面向消費(fèi)者的應(yīng)用領(lǐng)域取得了長足的進(jìn)步,在企業(yè)內(nèi)的的部署也不斷涌現(xiàn)。

關(guān)于 AI 自動化對企業(yè)的影響范圍和影響程度的意見不一。 一方面,牛津大學(xué)最近的一項(xiàng)研究表明,在未來二十年內(nèi),50% 的工作都可以由 AI 自動化完成。另一方面,許多企業(yè)高管仍然對 AI 的實(shí)際影響持懷疑態(tài)度。 此外,目前的炒作和媒體也存在許多誤導(dǎo)。

基于對學(xué)術(shù)界、初創(chuàng)公司和企業(yè)用戶的親身參與的客戶訪談,我在本文中總結(jié)了 AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響:

事實(shí) 1:目前的 AI 爆發(fā)是可持續(xù)的,企業(yè)管理者不應(yīng)該忽視

機(jī)器算法歷史上第一次在諸如圖像識別、語音、文本翻譯以及圍棋這樣的復(fù)雜的任務(wù)中擊敗人類。 目前的機(jī)器學(xué)習(xí)熱潮是由三個基本驅(qū)動因素的融合推動:(1)深度學(xué)習(xí)算法復(fù)雜性的持續(xù)突破,(2)大數(shù)據(jù)(或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的快速增長,(3)機(jī)器學(xué)習(xí)的指數(shù)加速, 如 GPU 芯片組這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件,將訓(xùn)練時間從幾個月縮短到幾天、幾個小時。

機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的三個潛在驅(qū)動力預(yù)計將在近期加速(見下圖)。 到 2020 年,將有 70% 的企業(yè)數(shù)據(jù)將通過云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行存儲和處理,這將為機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練提供前所未有的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。同樣,加快機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練和處理的硬件芯片正在迅速發(fā)展。 Google,NVidia,Intel 等都宣布推出下一代 GPU 芯片硬件,這將進(jìn)一步加快訓(xùn)練速度 10-100 倍。最后,底層機(jī)器學(xué)習(xí)算法繼續(xù)加速進(jìn)步,這一點(diǎn)從專利申請和申請的增長可以看出。

對于AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響的總結(jié)

上述趨勢提供了強(qiáng)有力的證據(jù),表明 AI 能力和表現(xiàn)將在近期內(nèi)繼續(xù)改善。商業(yè)領(lǐng)袖不應(yīng)該忽視 AI。

事實(shí) 2:AI 的使用案例在企業(yè)中普遍存在,但范圍有限

鑒于 AI 的進(jìn)步將會繼續(xù)加速,那么 AI 在未來 5-7 年內(nèi)能夠做什么? 專家的共識是,大部分的企業(yè)用例都是弱人工智能(如有監(jiān)督式學(xué)習(xí)),實(shí)現(xiàn)近似人類的廣泛智能還需要數(shù)十年。

簡而言之,人工智能算法將具有從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動完成任務(wù)的學(xué)習(xí)能力。 但一旦學(xué)習(xí)了某個任務(wù),解決方案的范圍就會縮小,而且在大多數(shù)情況下,不能推廣執(zhí)行其他任務(wù)。下圖顯示了今天或未來 5 年內(nèi)可能出現(xiàn)的用例:

對于AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響的總結(jié)

考慮到以下的計算機(jī)視覺用例,一家公司可能需要訓(xùn)練 AI 算法來自動掃描 PDF 和手寫發(fā)票,驗(yàn)證字段格式并觸發(fā)自動應(yīng)付賬款流程。 更高級的算法(即無監(jiān)督學(xué)習(xí))已經(jīng)出現(xiàn),即使在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上也可以訓(xùn)練解決方案。

然而,由此產(chǎn)生的人工智能解決方案從根本上局限于自動執(zhí)行文本字段識別和格式化的任務(wù)。 如果公司希望使用發(fā)票處理機(jī)器人來發(fā)現(xiàn)欺詐行為,那么他們將需要設(shè)計和訓(xùn)練一個全新的解決方案,重點(diǎn)關(guān)注其他基礎(chǔ)功能和模式。

在可預(yù)見的將來,人工智能應(yīng)用將沿著弱人工智能的“使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)”范式。 這有兩個戰(zhàn)略意義:

獲取訓(xùn)練的標(biāo)記數(shù)據(jù)成為戰(zhàn)略能力和差異化的根源

AI 解決方案需要深入的功能和特定領(lǐng)域的與人類共同創(chuàng)造和重新設(shè)計流程

事實(shí) 3:優(yōu)先專注于優(yōu)先級 A→B 活動

日本保險公司 Fukoko 最近宣布使用人工智能替代人工進(jìn)行索賠處理。 高盛在 2000 年至 2016 年期間將 600 個交易員的團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€更加精簡的 200 人的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)。

然而,并不是所有的企業(yè)活動都適合于目前使用數(shù)據(jù)范式的弱 AI 自動化。

描述機(jī)器可學(xué)習(xí)任務(wù)特征的一個有用方法是 Andrew Ng 的A→B活動; 投入明確的數(shù)據(jù)集 A,產(chǎn)生答復(fù)的活動 B.

例如,零售需求預(yù)測可以認(rèn)為是 A→B 活動。 通過獲取季節(jié)、區(qū)域銷售歷史數(shù)據(jù),銷售趨勢點(diǎn),社交媒體信號以及定價敏感度數(shù)據(jù)等多種輸入信號,該算法可能實(shí)現(xiàn)對未來需求的預(yù)測。

金融交易也是一個 A→B 的活動。 交易算法得到一組輸入數(shù)據(jù),如歷史價格,宏觀趨勢驅(qū)動因素,過去交易者遵循的套利規(guī)則等,產(chǎn)生買入或賣出的輸出。 基于輸入(A)進(jìn)行正確的交易(B)可能是一個困難的問題,因?yàn)槭袌鰸撛诘牟豢深A(yù)測性,但是如果 AI 解決方案在大量交易中能超越人類,仍然是具有吸引力。

將企業(yè)流程和活動分類到 A→B 與非 A→B 類別可以幫助管理者對 AI 自動化和增強(qiáng)策略進(jìn)行系統(tǒng)機(jī)會的掃描。

參閱下圖,了解適用于 AI 的其他A→B任務(wù),以及不適合 AI 自動化的活動。

對于AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響的總結(jié)

事實(shí) 4:AI 的采用不僅需要技術(shù)上的可行性

我們的客戶經(jīng)驗(yàn)表明,即使?jié)撛诘募夹g(shù)要求可以實(shí)現(xiàn),一些 AI 應(yīng)用的采用率也會比其他應(yīng)用更快。公司需要考慮更廣泛的部署采用的驅(qū)動因素, 關(guān)鍵采用驅(qū)動因素包括:

一次性成本:用于開發(fā) AI 解決方案的初始資本支出,例如算法開發(fā)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集。人工智能算法的開放源代碼的可用性,“人工智能即服務(wù)”平臺可以幫助減少固定成本。獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往成為一個昂貴的瓶頸,成為差異化的關(guān)鍵。

轉(zhuǎn)換成本:用新的 AI 解決方案取代當(dāng)前解決方案的相關(guān)成本和障礙。 這包括技術(shù)障礙,例如打開 AI 算法黑盒子以追蹤和解釋決策的能力,以及政治,文化和變革阻力等人為障礙。

生態(tài)系統(tǒng)需求:作為綜合解決方案的一部分,需要補(bǔ)充技術(shù)。 例如,需要與創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)傳感器和新興的機(jī)器人技術(shù)集成,人工智能解決方案將經(jīng)歷更高的采用復(fù)雜性。

系統(tǒng)外部性障礙:人工智能解決方案的網(wǎng)絡(luò)外部性,其中采用的價值隨著采用的增加而增加。

參見下圖,具有不同采用挑戰(zhàn)和潛在采用時間用例對企業(yè)的影響:

對于AI 企業(yè)自動化的四個關(guān)鍵事實(shí)和戰(zhàn)略影響的總結(jié)

基于消費(fèi)者語音或聊天來自動化進(jìn)行情感分析,以提高話務(wù)員能力的案例。 該解決方案在文化和風(fēng)險方面的轉(zhuǎn)換成本顯然較高??蛻魧男√幹忠詼p少對消費(fèi)者的負(fù)面影響要敏感得多。 即使解決方案有效,客戶也需要重新設(shè)計端到端的培訓(xùn)流程,以允許 AI 引擎推送建議。 最后,解決方案具有相對較高的網(wǎng)絡(luò)外部性,更高的采用率將產(chǎn)生更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以進(jìn)一步提高性能,但收集最初的批量訓(xùn)練數(shù)據(jù)將需要時間和領(lǐng)導(dǎo)人“信心的飛躍”。 鑒于這種復(fù)雜性,人工智能情緒分析機(jī)器人可能需要長達(dá) 7 - 10 年,而不是 2 - 3 年時間內(nèi)快速采用。

AI 自動化用例在企業(yè)和價值鏈中迅速成為現(xiàn)實(shí)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該從今天開始采用嚴(yán)格的基于投資組合的方法來開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)功能、數(shù)據(jù)和合作關(guān)系。


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原文標(biāo)題:人工智能企業(yè)自動化的關(guān)鍵現(xiàn)狀和戰(zhàn)略影響

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學(xué)家】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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